PROPOSTA DE UM PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO E SELEÇÃO ...

UNIVERSIDADE PAULISTA

PROPOSTA DE UM PROCESSO DE CLASSIFICAÇÃO E

SELEÇÃO DE TOMATES UTILIZANDO CONTROLADOR

PARA-ANALISADOR BASEADO NA LÓGICA

PARACONSISTENTE ANOTADA EVIDENCIAL E ττττ

MARIO DA SILVA QUINELLO

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Engenharia de Produção da

Universidade Paulista, para obtenção do título

de Mestre em Engenharia de Produção.

SÃO PAULO

2013

UNIVERSIDADE PAULISTA






Dissertação apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Engenharia de Produção da

Universidade Paulista, para obtenção do título

de Mestre em Engenharia de Produção.

Área de Concentração: Gestão de Sistemas de

Operação

Linha de Pesquisa: Métodos Quantitativos em

Engenharia de Produção

Orientador: Prof. Dr. Jair Minoro Abe

SÃO PAULO

2013

Quinello, Mario da Silva. Proposta de um processo de classificação e seleção de tomates

utilizando controlador para-analisador baseado na lógica paraconsistente anotada evidencial Eτ / Mario da Silva Quinello - 2013. 53 f. : il. color. + CD-ROM. Dissertação de mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Produção da Universidade Paulista, São Paulo, 2013. Área de Concentração: Gestão de Sistemas de Operação. Orientador: Prof. Dr. Jair Minoro Abe.

1. Agronegócio. 2. Lógica paraconsistente anotada evidencial Eτ. 3. Produção. 4. Classificação. 5. Processo. I. Título. II. Abe, Jair Minoro (orientador).






Aprovado em:

BANCA EXAMINADORA

___________________________________________ ____/____/_____

Prof. Dr. Claúdio Rodrigo Torres

Universidade Metodista

___________________________________________ ____/____/_____

Prof. Dr. Ivanir Costa

Universidade Paulista - UNIP

___________________________________________ ____/____/_____

Prof. Dr. Jair Minoro Abe (Orientador)

Universidade Paulista - UNIP

AGRADECIMENTOS

Ao meu orientador, Prof. Dr. Jair Minoro Abe, pedra fundamental deste trabalho, que,

com seus esforços, ampliou minha ótica deste mundo novo que pesquisa e ciência

construíram ao longo dos tempos.

Aos professores Marcelo Nogueira e Fábio Vieira do Amaral pela confiança

depositada e amizade que contribuíram para meu amadurecimento como

profissional e pessoa.

Aos professores Ivanir Costa e Cláudio Torres, pelas importantes observações, que

engrandeceram este trabalho.

À minha esposa, companheira que entendeu os momentos de ausência e soube me

apoiar, não permitindo que desistisse do sonho de tornar-me mestre.

A todos os que, de forma direta ou indireta, ajudaram com informações, observações

e sugestões para consolidar este estudo e torná-lo possível.

Mario S. Quinello

RESUMO

O agronegócio, ao longo de anos de árduo trabalho, firmou-se como um dos mais

importantes setores da economia brasileira. Nos últimos tempos, assistimos a um

processo de monopolização da produção, com grandes empresas e produtores

expandindo seus horizontes por meio da aquisição de médios e pequenos polos

produtivos e da redução de intermediários na cadeia produtiva. Essa concentração

sufoca os produtores de menor escala, que, devido a seus recursos limitados, não

utilizam meios nem equipamentos para automatizar seus processos e, assim,

deixam de agregar valor à sua produção. Nesse processo produtivo, a classificação

e seleção da produção é fator relevante para ampliar a qualidade e o alcance no

mercado alvo. Este trabalho procurou, através da pesquisa bibliográfica e

exploratória do processo atual, identificar alternativas para aumentar a qualidade na

produção do pequeno e médio agricultor, possibilitando ao mesmo separar e

direcionar seu produto a mercados melhores e mais exigentes. Para tanto, um

controlador baseado na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ foi utilizado

para a definição de um algoritmo de classificação e seleção da fruta amostra deste

estudo, o tomate (Lycopersicon esculentum Mill.).

Palavras-Chave: Agronegócio; Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ;

Produção; Classificação; Processo;

ABSTRACT

Over the years of hard work, the agribusiness has established itself as one of the

most important sectors of the Brazilian economy. Lately, we have witnessed a

process of monopolization of production, with large companies and producers

expanding their horizons through the acquisition of small and medium productive

centers and the reduction of intermediaries in the supply chain. This concentration

restricts small producers, which, due to their limited budgets, do not use equipment

or processes to automate the classification and selection of the crop, and thus do not

add value to their production. In this production process, the rating and selection of

the crop is a relevant factor for improving the quality and reaching the target market.

This work sought, through literature review and exploratory research of the current

process, to identify alternatives for increasing the quality in the production of small,

and medium farmers, allowing them to separate and direct their product to better and

more demanding markets. For this purpose, a logical controller based on

Paraconsistent Annotated Evidential Logic Eτ was applied in the definition of a rating

and selection algorithm for the fruit sample, the tomato (Lycopersicon esculentum

Mill.).

Keywords: Agribusiness, Paraconsistent Annotated Evidential Logic Eτ; Production;

Rating; Process;

LISTA DE FIGURAS

Figura 01 - Distribuição Geográfica da Produção de Tomate Industrial no Brasil ..... 16

Figura 02 - Distribuição Geográfica da Produção de Tomate de Mesa no Brasil ...... 17

Figura 03 - Classificação dos tomates, quanto à coloração. ..................................... 21

Figura 04 - Graus de Certeza e Incerteza. ................................................................ 27

Figura 05 - Estados Extremos e Não-Extremos. ....................................................... 31

Figura 06 - Diagrama com os graus de incerteza e de certeza. ................................ 32

Figura 07 - O Reticulado. .......................................................................................... 33

Figura 08 - Exemplo de Sensor Fotoelétrico. ............................................................ 35

Figura 09 - Simbologia para Sensores Fotoelétricos. ................................................ 36

Figura 10 - Diagrama de posicionamento dos sensores do Para-Classificador - Visão

superior. .................................................................................................................... 38

Figura 11 - Diagrama de posicionamento dos sensores do Para-Classificador - Visão

lateral. ....................................................................................................................... 38

Figura 12 - Diagrama do Processo de Classificação - Para-Classificador. ............... 39

LISTA DE TABELAS

Tabela 01 - Balança do Agronegócio Brasileiro ........................................................ 12

Tabela 02 - Ranking de Produção Mundial. .............................................................. 14

Tabela 03 - Avanço da Produção Mundial. ............................................................... 14

Tabela 04 - Fases do Processo Produtivo do Tomate .............................................. 18

Tabela 05 - Fases do Processo Produtivo do Tomate .............................................. 26

Tabela 06 - Propriedades do Reticulado ................................................................... 26

Tabela 07 - Pontos e Estados ................................................................................... 28

Tabela 08 - Conceitos para Estados de Decisão. ..................................................... 30

Tabela 09 - Simbologia dos Estados Extremos. ........................................................ 33

Tabela 10 - Simbologia dos Estados Não-Extremos. ................................................ 32

Tabela 11 - Critérios para Coletas de Dados. ........................................................... 40

Tabela 12 - Critérios para Análise dos Dados. .......................................................... 41

Tabela 13 - Análise Combinatória para Seleção. ...................................................... 47

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

FAO Food and Agriculture Organization

CEAGESP Companhia de Entrepostos e Armazéns Gerais de São Paulo

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IEA Instituto de Economia Agrícola

CATI Coordenadoria de Assistência Técnica Integral

SEAGRI Secretária da Agricultura, Irrigação e Reforma Agrária

NPK Índice de Nitrogênio, Fósforo e Potássio necessário para o plantio

LPA Lógica Paraconsistente Anotada

LPAEτ Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ

LISTA DE SÍMBOLOS

µ Grau de Evidência Favorável

λ Grau de Evidência Contrária

Gic Grau de Inconsistência

Gpa Grau de Paracompleteza

Gve Grau de Veracidade

Gfa Grau de Falsidade

V Estado Lógico Extremo Verdadeiro

F Estado Lógico Extremo Falso

T Estado Lógico Extremo Inconsistente

⊥ Estado Lógico Extremo Inconsistente

Vcve Valor de controle de veracidade

Vcfa Valor de controle de falsidade

Vcic Valor de controle de inconsistência

Vcpa Valor de controle de paracompleteza

QV→T Estado Lógico Não-Extremo Quase-Verdadeiro Tendendo ao Inconsistente

QV→⊥ Estado Lógico Não-Extremo Quase-Verdadeiro Tendendo ao Paracompleto

QF→T Estado Lógico Não-Extremo Quase-Falso Tendendo ao Inconsistente

QF→⊥ Estado Lógico Não-Extremo Quase-Falso Tendendo ao Paracompleto

QT→V Estado Lógico Não-Extremo Quase-Inconsistente Tendendo ao Verdadeiro

QT→F Estado Lógico Não-Extremo Quase-Inconsistente Tendendo ao Falso

Q⊥→V Estado Lógico Não-Extremo Quase-Paracompleto Tendendo ao Verdadeiro

Q⊥→F Estado Lógico Não-Extremo Quase-Paracompleto Tendendo ao Falso

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ................................................................................................... 11

1.1. O Agronegócio ............................................................................................ 11

1.2. O Tomate .................................................................................................... 13

1.3. Cenário produtivo do tomate no Brasil ........................................................ 16

2. REFERENCIAL TEÓRICO ............................ .................................................... 18

2.1. O processo produtivo do tomate ................................................................. 18

2.2. Classificação e seleção da produção .......................................................... 19

2.2.1. A classificação de maturação para o tomate ....................................... 20

2.3. Lógica Paraconsistente ............................................................................... 21

2.3.1. Resumo histórico e conceituações ...................................................... 22

2.4. A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ ....................................... 22

2.4.1. Resumo histórico e conceituações ...................................................... 23

2.4.2. A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ ................................ 24

2.4.3. O Conectivo da Negação ..................................................................... 25

2.4.4. Os Conectivos da Conjunção, Disjunção e Implicação ........................ 25

2.4.5. O Reticulado τ ...................................................................................... 26

2.4.6. Graus de Certeza e de Incerteza ......................................................... 27

2.4.7. Estados de Decisão: Extremos e Não-Extremos ................................. 30

3. PROCEDIMENTO METODOLÓGICO ............................................................... 34

3.1. Considerações Iniciais ................................................................................ 34

3.2. A identificação de cores através de sensores fotoelétricos ......................... 34

3.3. Sensores Fotoelétricos ............................................................................... 36

3.4. Posicionamento dos sensores no Para-Classificador ................................. 37

3.5. Diagrama do Para-Classificador ................................................................. 39

3.6. O processo de classificação por cor ........................................................... 40

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................... .................................................... 48

5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................... ............................................. 50

11

1. INTRODUÇÃO

1.1. O Agronegócio

O Agronegócio firmou-se como um dos pilares da economia brasileira,

ajudando na redução do êxodo rural e agregando qualidade e valor à produção por

meio do uso de novas tecnologias que firmam esse segmento como um dos

principais em atividade no país (COSTA, 2006). O setor tem crescimento constante,

ao contrário de outras áreas da economia, como a indústria por exemplo, que sofre

com a alta carga tributária e a perda de competitividade no mercado mundial.

Países antes considerados fortes em suas economias, lutam contras crises

iminentes e buscam com todas as armas evitar recessões. Entretanto, na contramão

desse processo, algumas regiões de tais nações atravessam o momento sem

grandes turbulências, como é o caso do meio-oeste norte americano. Ancorada no

campo, a região é fortalecida pela alta dos preços agropecuários e exibe índices

econômicos e financeiros melhores que os demais setores da economia americana.

A exemplo disso, no estado de Iowa, a safra anunciada foi nomeada como uma das

maiores da história, injetando cerca de US$ 33 bilhões na economia regional – 34%

acima do ano passado e quase três vezes mais do que há dez anos. (PORTAL

AGRONEGÓCIO, 2011).

No Brasil, o setor que reúne produção, beneficiamento e os fabricantes de

insumos para a lavoura respondem por praticamente um terço do PIB e por valor

semelhante nas exportações totais do país (CANÇADO JUNIOR, et al., 2003). O

agronegócio brasileiro consolidou seu crescimento do primeiro semestre de 2011,

acumulando uma expansão de 3%, sendo que no ano de 2010 esse mesmo valor

não ultrapassou 1,8%. A alta de preços de importantes produtos agropecuários,

como algodão, café, milho, laranja, soja e carne bovina, somados à ampliação da

produção justificam esse resultado. Da mesma maneira, o setor primário da

agricultura obteve destaque no período, acumulando alta de 6,75%. Em

comparação, o segmento primário da pecuária cresceu apenas 2,43% (CEPEA-USP,

2011). A Tabela 01 mostra o avanço da balança de importações e exportações do

Agronegócio ao longo dos últimos anos:

12

Tabela 01 - Balança do Agronegócio Brasileiro (Em Bilhões de US$)

Fonte: Adaptado do Caderno De Estatística do IICA (CADERNO, 2010)

Destacando a produção de hortaliças desse contexto, podemos observar que

a referida cultura tem, entre outras características, a produção em escala reduzida.

Tal fator é determinante para torná-la rentável e, dessa maneira, torna-se grande

alternativa para pequenos e médios produtores. Na horticultura, o setor olerícola é o

que emprega o maior número de trabalhadores, sendo que a produção de hortaliças

gera oito vezes mais empregos por hectare do que a produção de grãos e cereais.

Além disso, para cada emprego gerado no setor, cinco outros postos de trabalho são

gerados ao longo da cadeia produtiva (LOURENZANI, A. E. B. S.; SILVA, 2003).

Sob a ótica da ciência, a qualidade de alimentos é formada pelos fatores que

diferenciam unidades individuais de determinado produto (CHITARRA, M.I.;

CHITARRA, 1990). O conceito de qualidade do tomate se refere aos atributos que o

consumidor consciente ou inconscientemente espera que o produto deva possuir

(FERREIRA, S.M.R.; FREITAS; LAZZARI, 2004). Entretanto, é fundamental ampliar

esse conceito de qualidade e aplicá-lo não só ao consumidor, mas também a todos

que participam da cadeia produtiva, estendendo-se do cultivo até o consumo.

Podemos delimitar tais responsabilidades:

13

• Produtores: colher frutos de alto rendimento, resistentes às

enfermidades, de bom aspecto e com poucos defeitos.

• Distribuidores: manter as características sensoriais do produto e

propiciar eficiente armazenamento enquanto os consumidores

determinam sua qualidade através da aparência, consistência, diâmetro

transversal, inexistências de deformidades e outros atributos sensoriais

(CASQUET, 1998).

1.2. O Tomate

O Lycopersicon esculentum Mill, comumente conhecido como tomate,

pertence à família da Solanaceae, como pimentão, jiló, berinjela e batata. Entretanto,

apesar de ser tratado como uma hortaliça, o tomate é, na verdade, um fruto, que

conforme sua variedade apresenta vários tamanhos e formatos. O tomate cultivado

originou-se na América do Sul, mais precisamente na região andina que

compreende Chile, Bolívia, Peru, Equador e Colômbia. O cultivo foi introduzido na

Europa entre 1524 e 1554 servindo inicialmente como adorno, pois existia o receio

quanto à toxicidade da fruta (FILGUEIRA, 2001, p.412).

No Brasil, a cultura teve início no século XVI e tomou proporções a partir de

1960 graças aos avanços tecnológicos da época (CATI, 2012). Atualmente, os polos

produtivos estão localizados nos estados de São Paulo, Minas Gerais, Rio de

Janeiro, Espírito Santo, Bahia, Goiás, Ceará e Pernambuco, Santa Catarina, Paraná

e Mato Grosso do Sul. O país está entre os dez maiores produtores mundiais da

fruta. A Tabela 02 apresenta um ranking de produção dos países que trabalham com

essa cultura:

14

Tabela 02 - Ranking de Produção Mundial.

1º China

2º Estados Unidos

3º Turquia

4º Índia

5º Egito

6º Itália

7º Espanha

8º Irã

9º Brasil

10º México

Fonte: Adaptada de FAO/ONU (2007)

Entre 1985 e 2005, a produção mundial per capita de tomate cresceu em

torno de 36%, passando de 14 kg por pessoa/ano para 19 kg (FAO, 2007). A Tabela

03 apresenta a curva de avanço da produção mundial registrada:

Tabela 03 - Avanço da Produção Mundial (em milhões de toneladas).

1983 a 1985 1993 a 1995 2003 a 2005

Ásia 25 34 62

Europa 18 19 23

América do Norte 10 14 15

África 6 10 15

Américas do Sul e Central 4 6 8

Oceania 0 0,4 1

Mundo 63 83 123

Fonte: Adaptada de FAO/ONU (2007)

15

Em virtude das características na produção, no beneficiamento e na

comercialização, as lavouras de tomate são dirigidas ao abastecimento industrial ou

ao consumo in natura, constituindo-se duas cadeias produtivas distintas desde as

variedades utilizadas, formas de cultivo até o consumo final (CAMARGO, 2006, p.53-

65).

O tomate é a segunda hortaliça mais cultivada no mundo superado apenas

pela batata (CANÇADO JUNIOR, et al., 2003). Das mais de 100 milhões de

toneladas colhidas mundialmente em 2002, cerca de 3,5 milhões foram produzidas

no Brasil, firmando o país como um dos grandes produtores da fruta, com uma área

cultivada de quase 63 mil hectares. O volume comercializado na CEAGESP/SP

nesse mesmo período ultrapassou as 240 mil toneladas, sendo o tomate de mesa

responsável pela maior parte desse montante.

Para atender a essa demanda, os produtores ampliaram a produção ao longo

dos anos com o valioso auxílio dos avanços tecnológicos, tanto na manipulação

genética quanto na cadeia produtiva. Dessa forma, foi possível aumentar a

produtividade e consolidar a referida cultura como uma das mais importantes para o

País. Com lavouras espalhadas ao longo de quase todo território nacional, a

produção de tomate, no Brasil, em 2005, foi estimada em 3.155 mil toneladas, sendo

a menor dos últimos quatro anos, porém, no Estado de São Paulo, estimou-se o

aumento de 7,5% na produção do tomate de mesa, na safra 2005/2006 (CASER, et

al., 2011). Com esse cenário favorável, a busca pela melhoria na lucratividade desta

cultura aponta algumas vertentes:

• Aperfeiçoar a logística da produção, reduzindo assim perdas pós-colheita

causadas por transporte inadequado;

• Reduzir o excesso de manuseio que pode causar danos mecânicos e

consequentemente, alterações na qualidade da fruta;

• Ampliar a qualidade da fruta através de processo de classificação e

seleção.

Estudos apontam que aproximadamente 20% da produção sofre danos que

inviabilizam a sua comercialização (MARCOS, 2001). Além disso, a inobservância

dos aspectos apontados pode provocar alterações no sabor e aspecto da fruta,

16

comprometendo assim sua qualidade (MORETTI, et al., 1998). Dessa forma, fica

claro que as etapas de manuseio, desde o campo até o consumidor, devem ser

cuidadosamente coordenadas e integradas para maximizar a qualidade final do

produto (SARGENT, et al., 1992) .

1.3. Cenário produtivo do tomate no Brasil

No ano de 2011, a produção brasileira de tomate foi de 3,95 milhões de

toneladas sendo que o tomate industrial equivale a 43,5% dessa produção. A área

cultivada foi de aproximadamente 21.000 hectares, produção de 1,67 milhão de

toneladas (produtividade/hectare: 80,2 toneladas), sendo que o centro produtivo

(79,0%) aconteceu em Goiás. São Paulo contribuiu com 16,5% e Minas Gerais com

4,5% (CATI, 2012):

Figura 01 - Distribuição Geográfica da Produção de Tomate Industrial no Brasil, 2011

Fonte: Levantamento Sistemático da Produção Agrícola – IBGE, Dezembro 2011, IEA-CATI e

EMBRAPA-HORTALIÇAS 2011.

17

A produção média brasileira do tomate de mesa em 2011 foi de 2,3 milhões

de toneladas. A região Sudeste contribuiu com 54,4%, São Paulo 25,8% e Minas

Gerais 17,9%, o Rio de Janeiro e Espírito Santo juntos 10,7%. A região Sul que

produz somente tomate de mesa participou com 23,6%. Em seguida, aparecem, em

ordem decrescente de importância, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. A

região Nordeste contribuiu com 22,0%.

Figura 02 - Distribuição Geográfica da Produção de Tomate de Mesa no Brasil, 2011

Fonte: Levantamento Sistemático da Produção Agrícola – IBGE, Dezembro 2011 , IEA-CATI e

EMBRAPA-HORTALIÇAS 2011.

18

2. REFERENCIAL TEÓRICO

O presente é direcionado à construção da base teórica que fundamenta este

trabalho. Serão abordados os seguintes temas: o processo produtivo do tomate,

classificação e seleção da produção, a classificação de maturação para o tomate, a

Lógica Paraconsistente, e a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ.

2.1. O processo produtivo do tomate

A produção do tomate é realizada por diversas fases, sendo cada uma delas

de suma importância para a colheita de um bom fruto. As sementes são

selecionadas e tratadas, sendo essas as primeiras fases deste processo. Em

seguida, as mudas são produzidas em canteiros e depois do solo preparado é

realizado o plantio. Até a colheita, a lavoura recebe tratamento contra pragas e

doenças. Feita a classificação e seleção do fruto, a última fase é a distribuição. A

Tabela 04 detalha cada uma dessas etapas:

Tabela 04 - Fases do Processo Produtivo do Tomate

Fase Descrição

Seleção das Sementes

Adquiridas em revendas ou na própria lavoura através de plantas robustas, sadias, frutos sadios (s/cancro) da variedade cultivada, sem rachaduras, sem podridão apical; frutos são espremidos, sementes colhidas em vasilhas não metálicas, fermentados por 96 horas (a 21ºC) para eliminar mucilagem.

Produção de Mudas

Canteiros: locais ensolarados, água próxima, fumigados, 1m. de largura x 5m. de comprimento, sulcos transversais (c/10cm. entre si) com 1cm. de profundidade que recebem 3g. de sementes/m2 desbastando-se 7 dias pós germinação para 3cm. entre plantinhas. Catação de ervas, irrigação 2x/dia (6 e 17 horas), abrigo com 1m. de altura em tempo quente. Copos de papel: tiras de 11cm. de largura, enrolados em lata ou garrafa (6-7cm. de diâmetro) formando copo de 7cm. x 6cm. 50Kg. de jornal dão para formar 20.000 copinhos, para plantar 1 hectare. Substrato formado por 20l. de terra fértil, pouco arenosa, 150g., 30g. de cloreto de potássio, peneirado, fumigado (300cc brometo/m³/72 horas). Necessários 4m3 de substrato e 200-300g. de sementes (lançando-se 3-4 sementes/copo cobertas com 1cm. de terra fina) para 20.000 copos. Irriga-se com crivo fino 2x/dia, desbasta-se para 2 plantas/copo 8 dias pós emergência. Via sementeira muda apta em 25-50 dias; via copo muda apta em 15-25 dias.

19

Preparação do Solo

Aração e Gradeação

Adubagem

Aração (15-20cm.), gradagem, adubação de cova de 1Kg esterco misturado à 100-200g. da fórmula NPK 4-16-8 (cova 0,2m x 0,2m.); em sulcos de 0,4m. de largura x 0,15m. de profundidade, aduba-se com 2Kg esterco/m. linear mais 100-200g. NPK 4-16-8. Tomate rasteiro em camalhões de 15-29cm. (alt.).

Plantio

Espaçamentos: 1m.x0,5m. para sulcos ou covas com 1 planta ou 1m.x0,7m. (2 plantas/cova). A muda é enterrada até os cotilédones , mudas com 10-15cm. de altura ou 4-6 folhas. Industrial 1m.x0,2-0,4m.

Trato da Lavoura

Prevenção de Pragas e Doenças

Irrigação

Cultura no limpo (3-5 capinas), amontoas (15-20 dias pós-plantio) formando camalhões 1ª, adubação cobertura quando se aplicam 50g. de sulfato de amônia/cova, 20-25 dias pós emergência. Nas seguintes adicionar 30g. de sulfato de potássio ao sulfato de amônia. Irrigação diária até pegamento e depois 2-3/semanas. Plantas com 25-30cm. de altura (25 dias) faz-se tutoramento e amarrio (varas 2,2m. cruzadas e apoiadas em fio de arame liso 18, esticado por estacas grossas distantes de 10m., a 1,8m. de altura. Desbrotas semanais paralelamente aos amarrios, cultura com 2 hastes por planta uma principal e outra do 1º cacho. Pragas: rosca, vaquinha, pulgão, brocas; cancro, viroses, requeima, vírus.

Colheita

Ciclo 4-7 meses. Colheita a partir de 80-110 dias por 60 dias; ponto de colheita vermelho, avermelhado ou verde-escuro (depende da distância do mercado); grupo I – tomates alongados e grupo II – formato globular; graúdo com diâmetro transversal 52mm. (I) e 120mm. (II) ; médio com 47-52 (I) e 80-120mm. (II); pequeno com 40-47mm. (I) e 50-80mm. (II) e miúdo com 33-40mm. (I). Quanto à qualidade há tipos I, II; dentre outros. Embalagem caixa tipo K para 23 a 28Kg. de tomates. Colhido o tomate deve ser deixado em repouso por 24 horas antes de ser embalado.

Beneficiamento

Classificação e Seleção

Para consumo in natura, a fruta deve ser lavada, seca e selecionada. O processo de classificação é feito com base no diâmetro, no peso e coloração da fruta. Para pequenos produtores, este processo é feito manualmente.

Distribuição

A distribuição é feita em caixotes, levando em consideração o estado de maturação em que a fruta se encontra. Frutas mais maduras não podem ser enviadas aos centros de distribuição distantes do produtor, pois são mais susceptíveis a impactos durante o transporte.

Fonte: SEAGRI (2011)

2.2. Classificação e seleção da produção

Produtos com características de tamanho e peso padronizados são mais

fáceis de serem manuseados em grandes quantidades, pois apresentam menores

perdas, produção mais rápida e melhor qualidade (CHITARRA, M.I.; CHITARRA,

1990).

20

A falta de classificação pode ser um indicativo da ausência de assistência

técnica e tecnologia no campo, resultando em baixa qualidade do produto e posterior

incapacidade de enquadramento nas normas de classificação estabelecidas na

legislação. Assim, essas normas encontram diversos problemas para o seu

cumprimento, que não se restringem apenas ao ato de serem efetuadas pelos

atacadistas e produtores. Seu desconhecimento, a forma como são apresentadas

aos atacadistas e produtores, o que muitas vezes os desestimula a segui-las, e os

problemas no processo produtivo são os entraves normalmente encontrados

(RODRIGUES LR; ZAMBON FRA; MURARO D., 2007).

O processo de classificação, além de auxiliar na comercialização,

desempenha um papel econômico significativo para o comprador e vendedor, tanto

no comércio externo como no interno. Um número expressivo de produtores vem

aderindo à classificação de produtos como forma de melhorar a comercialização e o

preço (ANDREUCCETTI, et al., 2003). Além de agregar valor, através da

classificação, o cliente paga o preço equivalente ao tipo do produto que está

adquirindo.

A classificação do tomate avalia seu tamanho (medido através de sua

circunferência ou diâmetro transversal), cor (maturação) e densidade dentre outros

critérios. Esse processo procurar garantir a padronização da produção,

proporcionando aos atacadistas e, consequentemente, ao consumidor final, um

produto de melhor qualidade. Aos produtores, fica assegurada a facilidade na

comercialização, além do aumento circunstancial do valor agregado do produto.

2.2.1. A classificação de maturação para o tomate

Um dos fatores de qualidade do tomate é o estado fisiológico, que está

relacionado com o grau de maturação do fruto, pois é ele que define o momento da

colheita e sua destinação. A cor sugere as mudanças de sabor, textura e aroma,

decorrentes do processo de maturação (ZAMBON, 1984). A alteração da coloração

do tomate ocorre devido à clorofila e aos carotenoides, sendo que a cor verde dos

frutos imaturos é atribuída à clorofila. Após atingir seu tamanho máximo, o fruto inicia

imediatamente a mudança de cor, refletindo a degradação disforme da clorofila, que

ainda permanece em pequenas áreas do

1981, p.1-7).

Figura 0

Fonte: (CEAGESP, 2000)

Seguem algumas caract

de maturação e a respectiva d

• Verde: pode ser enviado a mercados mais distantes pois suporta melhor

o período de transporte;

• Salada: iniciado o estado de maturação; a fruta é firme,

apresenta leve coloração avermelhada e não e tão susceptível ao

manuseio;

• Colorido: o estado d

metade de sua vida útil, porém ainda tem boa qualidade e firmeza;

• Vermelho: ness

grande sensibilidade a impactos; qualquer queda pode condenar sua

qualidade;

• Molho: a fruta não pode mais ser usada para salada ou ornamento;

determinadas partes já apresentam manchas mais escuras que evoluirão

para ferimentos.

2.3. Lógica Paraconsistente

Como a proposta deste trabalho baseia

um resumo de seus principais conceitos e um resumo histórico

ainda permanece em pequenas áreas do tecido do fruto (MEDINA, P.V.L.; MEDINA,

03 - Classificação dos tomates, quanto à coloração.

Fonte: (CEAGESP, 2000) - Programa Brasileiro para a Melhoria dos Padrões Comerciais e Embalagens de Hortigranjeiros

algumas características da classificação por cor que indica o estado

a respectiva destinação da fruta:

pode ser enviado a mercados mais distantes pois suporta melhor

o período de transporte;

iniciado o estado de maturação; a fruta é firme,


o estado de maturação avança; a fruta está


nesse estágio a fruta apresenta leve perda da firmeza e


a fruta não pode mais ser usada para salada ou ornamento;


para ferimentos.

Lógica Paraconsistente

Como a proposta deste trabalho baseia-se na Lógica Paraconsistente, faz

um resumo de seus principais conceitos e um resumo histórico.

21

MEDINA, P.V.L.; MEDINA,

Classificação dos tomates, quanto à coloração.

Programa Brasileiro para a Melhoria dos Padrões Comerciais e

a classificação por cor que indica o estado

pode ser enviado a mercados mais distantes pois suporta melhor

iniciado o estado de maturação; a fruta é firme, porém já


e maturação avança; a fruta está praticamente na


enta leve perda da firmeza e


a fruta não pode mais ser usada para salada ou ornamento;


se na Lógica Paraconsistente, faz-se

22

2.3.1. Resumo histórico e conceituações

Os precursores da Lógica Paraconsistente foram o filósofo russo Nicholas

Vasil’év e lógico polonês Jan Lukasiewicz. Simultaneamente, por volta de 1910,

embora de maneira independente, eles ventilaram a possibilidade de uma Lógica

Paraconsistente que restringiria, por exemplo, o princípio da contradição, quando

formulado da seguinte forma: dadas duas proposições contraditórias, isto é, uma das

quais é a negação da outra, então uma das proposições é falsa. Vasil’év chegou

mesmo a articular determinada Lógica Paraconsistente, que ele batizou de Lógica

Imaginária, modificando a silogística Aristotélica. Nenhum deles tinha, na época,

uma visão ampla da Lógica Clássica, tal como hoje a encaramos; eles a tratavam

mais ou menos do prisma de Aristóteles, de conformidade com as tendências então

dominantes na época.

O primeiro lógico a estruturar um cálculo proposicional paraconsistente foi o

polonês Stanislaw Jaskowski, discípulo de Lukasiewicz. Em 1948 ele publicou suas

ideias sobre lógica e contradição, mostrando como se poderia construir um cálculo

sentencial paraconsistente, possuindo motivação conveniente. O sistema de

Jaskowski, nomeado por ele de lógica discursiva (ou discussiva), desenvolveu-se

posteriormente (a partir de 1968) em virtude das obras de autores como Jerzy Kotas,

Tomasz Furmanowski, Lech Dubikajtis, Newton C. A. da Costa e Charles C. Pinter.

Assim, chegou-se a edificar uma verdadeira lógica discursiva, englobando um

cálculo de predicados de primeira ordem e uma lógica de ordem superior (há,

inclusive, teorias discursivas de conjuntos, intrinsecamente ligadas à teoria de

atributos, baseada no cálculo S5 de Lewis). Independentemente de Jaskovski, em

1954 o lógico brasileiro Newton Da Costa construiu uma hierarquia de sistemas

lógicos paraconsistentes, os sistemas proposicionais Cn, os cálculo de predicados

correspondentes Cn*, Cálculo de descrições e teoria de conjuntos NFn.

2.4. A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E ττττ

A exposição desta sessão está inteiramente baseada na referência (ABE, DA

SILVA FILHO, CELESTINO, ARAÚJO, 2010).

23

2.4.1. Resumo histórico e conceituações

A lógica conhecida como clássica é baseada em apenas dois estados lógicos,

o verdadeiro e o falso. Entretanto, como podemos observar em nosso cotidiano,

praticamente todos os conceitos do mundo real possuem um determinado grau de

imprecisão, e ao manipularmos elementos desse universo, obtemos qualificações

que não serão absolutamente falsas nem verdadeiras.

As lógicas paraconsistentes anotadas são uma família de lógicas não-

clássicas surgidas no final da década de 90 do século passado que subjazia certa

programação lógica (SUBRAHMANIAN, 1987). Devido às aplicações obtidas, tornou-

se conveniente um estudo de suas bases.

Os estudos sobre os fundamentos da lógica paraconsistente anotada foram

efetuados por vários autores, entre eles, Da costa, Abe, Akama e outros (ABE,

1992). Em Abe (1992) estudou-se a lógica de predicados, teoria de modelos, teoria

anotada de conjuntos e alguns sistemas modais, estabelecendo-se um estudo

sistemático de seus fundamentos. Em particular obteve-se metateoremas de

completeza forte e fraca para uma subclasse de lógica anotada de primeira ordem e

fez-se um estudo sistemático da teoria anotada de modelos, generalizando a maioria

dos resultados padrão para os sistemas anotados.

Outras aplicações dos sistemas anotados foram iniciados por volta de 1993

por Abe e juntamente com discípulos diretos implementou-se a linguagem de

programação paraconsistente Paralog (DA COSTA, et al., 1999) independente dos

resultados de Subrahmanian. Tais ideias se aplicaram na construção de um

protótipo, na especificação de uma arquitetura baseada na lógica paraconsistente

anotada que integra vários sistemas computacionais – planejadores, base de dados,

sistemas de visão, entre outros – de uma célula de manufatura (PRADO, 1996) e na

representação de conhecimento por Frames, permitindo representar inconsistências

e exceções (ÁVILA, 1996).

Da Silva Filho, outro discípulo de Abe, interessou-se na aplicação da lógica

paraconsistente anotada Eτ em circuitos digitais, obtendo-se a implementação das

portas lógicas Complement, AND e OR (DA SILVA FILHO, 1999). Tais circuitos

permitem sinais “conflitantes” implementados em sua estrutura de modo não-trivial.

24

Acredita-se que a contribuição dos circuitos elétricos paraconsistentes seja pioneira

na área dos circuitos elétricos, abrindo-se novas vias de investigações. Nas

pesquisas referentes ainda à parte de hardware, foi a edificação do analisador lógico

– para-analisador – que permitiu tratar conceitos de incerteza, inconsistência e

paracompleteza. Também foram construídos controladores lógicos baseados nas

lógicas anotadas – Paracontrol, simuladores lógicos – Parasim, tratamento de sinais

– Parasônico. Como materialização dos conceitos discutidos construiu-se o primeiro

robô paraconsistente com o hardware paraconsistente: a robô Emmy (DA SILVA

FILHO; ABE, 2000). Outro robô paraconsistente construído com o software baseado

na LPA denominou-se Sofya e muitos protótipos subsequentes foram construídos:

Amanda, dentre outros.

Os sistemas anotados também abarcam aspectos dos conceitos envolvidos

em raciocínio não-monotônico, defesiable, default e deôntico. Versões de lógicas

anotadas também envolvem muitos aspectos das lógicas Fuzzy. Isso pode ser visto

sob vários ângulos. A teoria notada de conjuntos engloba in totun a teoria de

conjuntos Fuzzy (ABE, 1992). Versões axiomatizadas da teoria Fuzzy também foram

obtidas. Foi erigido o controlador híbrido paraFuzzy que une características das

lógicas anotadas e Fuzzy (DA COSTA, et al., 1999).

2.4.2. A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eττττ

A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ possui uma linguagem Eτ e

as proposições atômicas são do tipo p(µ, λ) onde p é uma proposição e µ, λ ∈ [0, 1]

(intervalo real unitário fechado). Intuitivamente, µ indica o grau de evidência

favorável de p e λ o grau de evidência contrária de p. A leitura dos valores µ, λ

depende das aplicações consideradas e pode sofrer mudanças: com efeito µ pode

ser o grau de crença favorável e λ poder ser o grau de crença contrária da

proposição p; também, µ pode indicar a probabilidade expressa por p ocorrer e λ, a

improbabilidade expressa por p ocorrer. As proposições atômicas p(µ, λ) da lógica

Eτ podem ser intuitivamente lidas como: creio em p com o grau de crença favorável

µ e o grau de crença contrária λ, ou o grau de evidência favorável de p é µ e o grau

de evidência contrária de p é λ.

25

2.4.3. O Conectivo da Negação

Se p denotar a proposição “Pedrinho está acometido de pneumonia com 80%

de evidência favorável e 40% de evidência contrária”, qual é a negação de p(0.8,

0.4)? Sua negação equivale a se dizer que a proposição “Pedrinho está acometido

de pneumonia com 40% de evidência favorável e 80% de evidência contrária”, ou

seja, a evidência favorável de p(0.8, 0.4) passa a ser a evidência contrária de

¬p(0.8, 0.4) e a evidência contrária de p(0.8, 0.4) passa a ser a evidência favorável

de ¬p(0.8, 0.4). Em termos técnicos, tem-se que ¬p(0.8, 0.4) ↔ p∼(0.8, 0.4) ↔

p(0.4, 0.8).

Há, portanto, um operador natural definido sobre τ que desempenha o papel

da negação do conectivo da lógica Eτ: ∼: τ → τ, ∼(µ, λ) = (λ, µ). Isso denuncia

uma importante propriedade na lógica Eτ: podemos considerar equivalentes as

proposições ¬p(µ, λ) e p(λ, µ), ou seja, em outra terminologia, ¬p(µ, λ) ↔ p∼(µ, λ).

Qual é a negação de p(0.5, 0.5)? Intuitivamente temos que é a própria

proposição p(0.5, 0.5), ou seja, ¬p(0.5, 0.5) ↔ p(0.5, 0.5). Agora suponhamos que

p(0.5, 0.5) seja verdadeira. Logo temos a situação: p(0.5, 0.5) verdadeira e ¬p(0.5,

0.5) também verdadeira. Ora, a lógica em questão admite intuitivamente

contradições verdadeiras. Coisa semelhante se passa se p(0.5, 0.5) for falsa. Temos

p(0.5, 0.5) falsa e ¬p(0.5, 0.5) também falsa, ou seja Eτ é também paracompleta.

Daí, Eτ é não-alética.

O fato de a negação lógica ser “absorvido” na anotação faz com que a lógica

Eτ tenha propriedades de fundamental importância na hora de implementações

físicas, bem como propriedades de extrema fecundidade em programação e em

implementações físicas.

2.4.4. Os Conectivos da Conjunção, Disjunção e Impl icação

Dadas as proposições p(µ, λ) e q(θ, ρ) podemos formar a conjunção, a

disjunção e a implicação entre elas:

26

Tabela 05 - Conectivos

Conectivos Leia-se

p(µ, λ) ∧ q(θ, ρ) a conjunção de p(µ, λ) e q(θ, ρ)

p(µ, λ) ∨ q(θ, ρ) a disjunção de p(µ, λ) e q(θ, ρ)

p(µ, λ) → q(θ, ρ) a implicação de q(θ, ρ) por p(µ, λ)

Fonte: Abe, et al., 2010

O conectivo da bi-implicação introduz-se de modo habitual:

p(µ, λ) ↔ q(θ, ρ) = p(µ, λ) → q(θ, ρ) ∧ q(θ, ρ) → p(µ, λ) – leia-se p(µ, λ) equivale a

q(θ, ρ)

2.4.5. O Reticulado ττττ

Voltemos a algumas terminologias. O par (µ, λ) denomina-se constante de

anotação. Tal par é um elemento de [0, 1]×[0, 1] que algumas vezes indicamos por

[0, 1]2. Mune-se esse conjunto de uma relação de ordem assim definida: (µ1, λ1) ≤

(µ2, λ2) ⇔ µ1 ≤ µ2 e λ2 ≤ λ1. Dessa forma temos as propriedades:

Tabela 06 - Propriedades do Reticulado.

Sentença Propriedade

∀µ, λ ∈ τ, (µ, λ) ≤ (µ, λ) Reflexividade

∀µ1, λ1, µ2, λ2 ∈ τ, (µ1, λ1) ≤ (µ2, λ2) e (µ2, λ2) ≤ (µ1, λ1), implicam (µ1, λ1) = (µ2, λ2)

Anti-simetria

∀µ1, λ1, µ2, λ2, µ3, λ3∈ τ, (µ1, λ1) ≤ (µ2, λ2) e (µ2, λ2) ≤ (µ3, λ3), implicam (µ1, λ1) ≤ (µ3, λ3)

Transitividade

∀µ1, λ1, µ2, λ2 ∈ τ, existe o supremo de {(µ1, λ1), (µ2, λ2)} indicado por (µ1, λ1) ∨ (µ2,

λ2) = (Máx{µ1, λ2}, Mín{λ1, λ2})

∀µ1, λ1, µ2, λ2 ∈ τ, existe o ínfimo de {(µ1, λ1), (µ2, λ2)} indicado por (µ1, λ1) ∧ (µ2, λ2) =

(Mín{µ1, λ2}, Máx{λ1, λ2})

∀µ, λ ∈ τ, (0, 1) ≤ (µ, λ) ≤ (1, 0)


27

O quadrado unitário [0, 1]×[0, 1] com a relação de ordem constitui um

reticulado que simbolizamos por <τ, ≤> ou simplesmente por τ.

2.4.6. Graus de Certeza e de Incerteza

A figura 04 apresenta os graus de certeza e incerteza conforme o estado da

preposição e sua posição cardeal. Veja:

Figura 04 - Graus de Certeza e Incerteza.


No reticulado τ notamos quatro pontos que nortearão nossas perquirições.

Denominemo-los de pontos cardeais. Tais são eles:

D ≡ (0, 0) A ≡ (1, 0)

B ≡ (0, 1) C ≡ (1, 1)

µ

λ

Segmento de reta perfeitamente

indefinido

Segmento de reta perfeitamente

definido

28

Tabela 07 - Pontos e Estados.

Ponto Estado

A ≡ (1.0, 0.0) Verdadeiro

B ≡ (0.0, 1.0) Falso

C ≡ (1.0, 1.0) Inconsistente

D ≡ (0.0, 0.0) Paracompleto


Embasados nos pontos cardeais, e pelo uso das propriedades dos números

reais, vamos cuidadosamente erigir uma estrutura matemática com o fito de

materializar nossas ideias de como queremos manipular mecanicamente o conceito

de incerteza, contradição e de paracompleteza, entre outros. Tal mecanismo

embarcará, naturalmente, de algum modo os estados verdadeiro e falso tratados

dentro do escopo da lógica clássica, com todas as suas consequências. Para tanto,

iremos introduzir diversos conceitos que julgamos “intuitivos” para a finalidade acima

bosquejada.

Segmento perfeitamente definido AB: µ + λ -1 = 0; 0 ≤ µ, λ ≤ 1

Segmento perfeitamente indefinido DC: µ - λ = 0; 0 ≤ µ, λ ≤ 1

Observe que as constantes de anotação (µ, λ) que incidem no segmento

perfeitamente indefinido possuem a relação µ - λ = 0, ou seja µ = λ. Logo, a

evidência favorável é idêntica à evidência contrária, o que mostra que a proposição

p(µ, λ) expressa uma indefinição. Ela varia continuamente desde a inconsistência (1,

1) até o paracompleto (0, 0).

Já as constantes de anotação (µ, λ) que incidem no segmento perfeitamente

definido possuem a relação µ + λ -1 = 0, ou seja µ = 1 - λ, ou ainda λ = 1 - µ. Logo,

no primeiro caso, a evidência favorável é o complemento booleano da evidência

contrária e, no segundo, a evidência contrária é o complemento booleano da

evidência favorável, o que mostra que as evidência favorável e contrária ‘se-

comportam’ como no caso clássico, variando continuamente desde a falsidade (0, 1)

até a veracidade (1, 0).

29

Introduzimos as aplicações:

Gic:[0, 1]×[0, 1] → [0, 1]

Gpa:[0, 1]×[0, 1] → [-1, 0]

Gve:[0, 1]×[0, 1] → [0, 1]

Gfa:[0, 1]×[0, 1] → [-1, 0]

Definidas por:

Grau de Inconsistência: Gic(µ, λ) = µ + λ -1, desde que µ + λ -1 ≥ 0

Grau de Paracompleteza: Gpa(µ, λ) = µ + λ -1, desde que µ + λ -1 ≤ 0

Grau de Veracidade: Gve(µ, λ) = µ - λ, desde que µ - λ ≥ 0

Grau de Falsidade: Gfa(µ, λ) = µ - λ, desde que µ - λ ≤ 0

Vê-se que o Grau de Veracidade “mede” o quão uma anotação (µ, λ) se

“distancia” do segmento perfeitamente definido e o quão se “aproxima” do estado

verdade e o Grau de Falsidade “mede” o quão uma anotação (µ, λ) se “distancia” do

segmento perfeitamente definido e o quão se “aproxima” do estado falso.

De modo similar, o Grau de Inconsistência “mede” o quão uma anotação (µ,

λ) se “distancia” do segmento perfeitamente indefinido e o quão se “aproxima” do

estado inconsistente e o Grau de Paracompleteza “mede” o quão uma anotação (µ,

λ) se “distancia” do segmento perfeitamente indefinido e o quão se “aproxima” do

estado paracompleto.

Chama-se Grau de Incerteza Gin(µ, λ) de uma anotação (µ, λ) a qualquer um

dos graus de inconsistência ou de paracompleteza. Por exemplo, o grau de

Incerteza é máximo no estado inconsistente, ou seja Gic(1, 1) = 1.

30

Chama-se Grau de Certeza Gce(µ, λ) de uma anotação (µ, λ) a qualquer um

dos graus de verdade ou de falsidade. Por exemplo, o grau de verdade da anotação

(½, ¼) é ¼, ou seja, Gve(½, ¼) = ¼.

2.4.7. Estados de Decisão: Extremos e Não-Extremos

Com os conceitos ventilados, podemos trabalhar com “faixas” de verdade ao

invés de a “verdade” ser um conceito ‘hirto’, ‘inflexível’. Talvez seja melhor dizermos

que a verdade é uma faixa de certeza com respeito a certa proposição. Para

determinarmos tais faixas, introduzimos os seguintes conceitos:

Tabela 08 - Conceitos para Estados de Decisão.

Valor Descrição

Vcve = C1 Valor de controle de veracidade; 0 ≤ Vcve ≤ 1

Vcfa = C2 Valor de controle de falsidade; -1 ≤ Vcfa ≤ 0

Vcic = C3 Valor de controle de inconsistência; 0 ≤ Vcic ≤ 1

Vcpa = C4 Valor de controle de paracompleteza; -1 ≤ Vcpa ≤ 0


Tais valores indicam quando uma proposição é considerada, por exemplo,

“verdadeira” no sentido de tomarmos uma decisão positivamente, e assim por diante.

As figuras 05 e 06 ajudam a introduzir conceitos suplementares.

31

Figura 05 - Estados Extremos e Não-Extremos.


A figura 06 introduz a Simbologia dos Estados Não-Extremos e sua respectiva

posição dentro do plano cartesiano.

QV→T

QV→⊥

Q⊥→F

QF→⊥ QT→V

QF→T QT→F

Q⊥→V

V

F T

⊥

µ

λ

32

Figura 06 - Diagrama com os graus de incerteza e de certeza.


Tabela 09 - Simbologia dos Estados Extremos.

Estados Extremos Símbolo

Verdadeiro V

Falso F

Inconsistente T

Paracompleto ⊥


Vcic = C3

GRAU DE INCERTEZA - Gin

-1

0

+1

+1 -1

Vcfa = C2

GRAU DE CERTEZA - Gce

Vcve = C1

QT→V

QQ

Q⊥→F Q⊥→V

QT→ F

Vcpa = C4

33

Tabela 10 - Simbologia dos Estados Não-Extremos.

Estados Não-Extremos Símbolo

Quase-verdadeiro tendendo ao Inconsistente QV→T

Quase-verdadeiro tendendo ao Paracompleto QV→⊥

Quase-falso tendendo ao Inconsistente QF→T

Quase-falso tendendo ao Paracompleto QF→⊥

Quase-inconsistente tendendo ao Verdadeiro QT→V

Quase-inconsistente tendendo ao Falso QT→F

Quase-paracompleto tendendo ao Verdadeiro Q⊥→V

Quase-paracompleto tendendo ao Falso Q⊥→F


Por fim, a figura 07 apresenta o Reticulado e suas respectivas regiões

decisórias.

Figura 07 - O Reticulado.


(1, 1) (0, 1)

(0, 0) (1, 0)

QV→T

QV→⊥

Q⊥→F

QF→⊥ QT→V

QF→T QT→F

Q⊥→V

V

F T

⊥

µ

λ

34

3. PROCEDIMENTO METODOLÓGICO

3.1. Considerações Iniciais

Conforme levantamento bibliográfico, foi possível identificar a demanda pela

ampliação da qualidade na cultura do tomate, com foco em pequenos e médios

produtores, através da melhoria do processo de classificação e seleção da fruta. Os

fatores que apontaram para esse cenário são:

- Baixa qualidade devido à falta de classificação e seleção da fruta quando

em produção não-industrial;

- Falta de recursos para investimento em maquinário apropriado para essa

fase;

- Manuseio excessivo da fruta quando no processo de classificação e

seleção manual;

Fundamentando por esses fatores, este trabalho busca criar um mecanismo

de apoio no processo de qualidade para o pequeno e médio produtor, elaborando

um algoritmo que possa atender aos seguintes requisitos:

- Servir de base para criação de protótipo automatizado capaz de identificar

a cor da fruta e atender a uma escala de classificação;

- Com base da LPAEτ, apoiar a tomada de decisão quando no processo de

classificação.

3.2. A identificação de cores através de sensores f otoelétricos

O processo de identificação das cores é resultado, parte, das propriedades da

luz que atinge nossos olhos, parte, de complexos processos fisiológicos,

neurológicos e psicológicos que levam à sua interpretação. A identificação de toda a

gama de cores do mundo real é muito mais complexa, incluindo processos de

análise do contexto e de compensação.

35

Do ponto de vista da Física usual, a luz pode ser caracterizada por sua

intensidade e por seu comprimento de onda. A luz visível é a parte do espectro

eletromagnético com comprimentos de onda compreendidos entre 400 nm e 700 nm.

Todavia, a luz que atinge nossos olhos não tem necessariamente um

comprimento de onda bem definido. As fontes de luz, como lâmpadas e estrelas,

emitem luz com diferentes comprimentos de onda simultaneamente. Quando essa

luz incide sobre os corpos pode ocorrer absorção e transmissão de uma parte

enquanto outra parte é refletida. Novamente, a parte refletida, em geral, é composta

por um grande número de comprimentos de onda. A sensação de cor é a maneira

como interpretamos esse conjunto de comprimentos de onda refletido que atinge

nossos olhos.

Figura 08 - Exemplo de Sensor Fotoelétrico.

Fonte: SICK, 2012

O propósito dos sensores fotoelétricos é traduzir o sinal luminoso (luz ou

sombra) em um sinal elétrico que permita interpretação por um determinado circuito

eletroeletrônico.

Atualmente as aplicações eletrônicas utilizam uma grande quantidade desse

tipo de sensores, cada qual com suas respectivas características. A especificação

desse tipo de componente influencia diretamente na veracidade da informação

coletada, pois um sensor com baixa sensibilidade numa aplicação que opere com

fontes fracas de luz, ou ainda um sensor lento que deve detectar o movimento

rápido de luz ou sombra, pode comprometer a informação que se deseja obter.

36

3.3. Sensores Fotoelétricos

Um sensor fotoelétrico pode ser um transdutor ou um sensor propriamente

dito. Dizemos que um sensor fotoelétrico é um transdutor quando ele converte

energia luminosa (radiante) em sinais elétricos. É o caso das fotocélulas que

convertem diretamente luz em energia elétrica.

Entretanto, temos sensores propriamente ditos que convertem luz em uma

variação de uma grandeza elétrica qualquer como corrente ou resistência. Esse é o

caso dos LDRs e dos fotodiodos. Na figura 09 ilustramos representação simbólica

desses dois exemplos:

Figura 09 - Simbologia para Sensores Fotoelétricos.

Fonte: Braga, 2012

Ao escolhermos um sensor fotoelétrico para uma determinada aplicação

precisamos levar em conta suas características. As principais são:

- Sensibilidade: a sensibilidade de um sensor fotoelétrico nos diz de que

modo a grandeza associada em sua saída varia com a intensidade de luz

que incide nesse sensor. De forma geral, a maioria dos sensores usados

nas aplicações eletrônicas são extremamente sensíveis no sentido de que

basta apenas um fóton para que já possamos ter uma variação sensível

da grandeza associada. O aproveitamento dessa sensibilidade, na

maioria dos casos vai depender muito mais da sensibilidade do circuito

usado no processamento dos sinais desse sensor.

37

- Resposta Espectral: diferentemente do olho humano, a maioria dos

sensores fotoelétricos podem "ver" muito mais do que os nossos olhos.

Em outras palavras, esses sensores em sua maioria podem perceber

tanto radiação infravermelha como ultravioleta. Na figura 2 temos a curva

de resposta típica de alguns sensores, comparadas a sensibilidade do

olho humano. A sensibilidade de diversos sensores à radiação

infravermelha é importante porque esses sensores podem operar como

fontes de radiação infravermelha tais como LEDs infravermelhos, LASERs

e mesmo outras.

- Velocidade: em muitas aplicações os sensores devem detectar variações

muito rápidas de luz (ou sombra), como no caso da leitura de código de

barras, controles de velocidade de máquinas, encoders ópticos, links por

fibra óptica e outras aplicações. Nem todos os sensores existentes podem

responder a essas variações rápidas ou modulação das fontes de luz. No

entanto, para os sensores lentos existem aplicações importantes como

aquelas que exigem o manuseio de correntes intensas no controle de

automatismos baseados em luz e sombra, dentre outros. Os sensores

mais lentos podem ter uma resposta tão baixa que limitam a sua

frequência de aplicação a pouco mais de 10 kHz, enquanto que os mais

rápidos podem chegar a dezenas de Megahertz.

3.4. Posicionamento dos sensores no Para-Classifica dor

É importante citar que a quantidade de análises (coletas) realizadas influencia

diretamente na eficiência do classificador, porém, como um dos objetivos específicos

deste estudo é permitir que produtores de pequeno e médio porte possam adquirir

esse tipo de tecnologia, optou-se pelo menor número possível de sensores de forma

a não onerar os custos de um possível produto final. Sendo assim, levando em conta

a amplitude de cobertura dos sensores de cor de uso comercial, justifica-se o

diagrama abaixo para posicionamento.

38

A figura 10 apresenta uma visão superior de uma proposta de posicionamento

dos sensores de cor considerando o critério anteriormente fundamentando:

Figura 10 - Diagrama de posicionamento dos sensores do Para-Classificador - Superior.

Fonte - Autor, 2013.

A figura 11 apresenta uma visão lateral de uma proposta de posicionamento

dos sensores de cor considerando o mesmo critério:

Figura 11 - Diagrama de posicionamento dos sensores do Para-Classificador - Lateral.

Fonte: Autor, 2013.

39

3.5. Diagrama do Para-Classificador

Figura 12 - Diagrama do Processo de Classificação - Para-Classificador.

Fonte: Autor, 2013.

40

3.6. O processo de classificação por cor

Este tópico detalha o fluxo de trabalho do classificador, iniciando na chegada

da fruta até o fim do processo e respectiva seleção.

Início do Processo de Classificação:

Nesse ponto inicia-se o processo de classificação com o posicionamento da

fruta entre os sensores fotoelétricos.

Coleta dos dados para classificação:

Tem início o processo de coleta dos dados que serão analisados e

determinarão qual o estado de maturação da fruta através da identificação de sua

cor. Para esse trabalho, vamos adotar os seguintes critérios:

Tabela 11 - Critérios para Coletas de Dados.

Critério Característica

1 O valor coletado por cada sensor indica a evidência favorável para a proposição "A fruta

está madura"

2

Para este estudo adotamos a seguinte regra amálgama:

- O valor coletado pelo sensor X = Grau de Evidência Favorável, GEFSxx

- O complemento do valor coletado pelo sensor Y = Grau de Evidência Contrária,

GECSyy

Fonte: Autor, 2013.

Análise dos dados coletados:

41

Nessa fase do processo, vamos verificar o estado de maturação da fruta e se

é necessário uma nova coleta de dados, pois para os estados não determinísticos,

este trabalho determina que seja efetuado um novo ciclo onde os valores dos

sensores serão novamente capturados. Com essa operação, pretende-se que,

através da rotação da fruta dentro do classificador, seja possível capturar novos

dados e consequentemente verificar a proposição deste estudo: "A fruta está

madura".

Como definido anteriormente, vamos utilizar três sensores. Serão coletados

os seguintes valores para análise:

GEFS01 - Grau de Evidência Favorável Sensor S01

GECS01 - Grau de Evidência Contrária Sensor S01





Vamos adotar os seguintes critérios para esta análise:

Tabela 12 - Critérios para Análise dos Dados.

Critério Característica

1 O maior valor de cada par de combinações que determinará o estado da fruta nesta análise.

2 Durante o processo de análise, valores iguais a 0,5 serão considerados indefinidos .

3 Caso a combinação entre as análises seja indefinida, a fruta deve ser retroalimentada no classificador ou desviada para um novo ciclo de coleta e análise.

4 Caso a combinação do 2º ciclo também aponte para o estado indefinido, a fruta será dispensada em um caixa de expurgo para posterior seleção manual.

5

O final do processo de classificação se dá quando uma das seguintes condições for atendida: - A soma das análises determina qual o estado de ma turação conforme critério de seleção; - Todas as análises apontam o estado indefinido apó s dois ciclos de classificação.

6 Para determinar a seleção, usaremos a seguinte regra: - A somatória das análises iguais determina qual d eve ser a caixa para a qual a fruta deve ser direcionada.

Fonte: Autor, 2013.

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Composição da Análise 01









As analises são agrupadas de forma a facilitar o entendimento do fluxo de

classificação. Notemos que, nesse esquema, temos o conectivo OR entre os pares

de dados para que seja possível responder à proposição dizendo se a fruta está

madura ou não:

Análise 01 OR

Análise 02 OR

Análise 03

GEFS01 GECS02 GEFS02 GECS03 GEFS03 GECS01

Aplicando-se um exemplo, podemos observar o comportamento do

classificador durante análise dos valores coletados:

Valores coletados: Sensor 01: 0,7

Sensor 02: 0,8

Sensor 03: 0,5

Composição da Análise 01:

GEFS01 - Grau de Evidência Favorável Sensor S01 = 0,7

GECS02 - Grau de Evidência Contrária Sensor S02 = 0,2




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Executando a análise das coletas:

Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,7 0,7 0,8 0,5 0,5 0,3

0,7 0,8 0,5

Verificação da maturação:

Nesse ponto aplicamos o critério descrito: "O maior valor de cada par de

combinações que determinará o estado da fruta nesta análise". Tomando como

referência o exemplo acima, podemos concluir:

Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,7 0,7 0,8 0,5 0,5 0,3

0,7 0,8 0,5

MADURA MADURA INDEFINIDO

Análise dos dados coletados:

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Nessa fase, através da análise das combinações, determinamos seu estado

de maturação. Para tal, vale o critério anteriormente definido: "A soma das análises

determina qual o estado de maturação conforme crité rio de seleção".

Todavia, conforme a quantidade de análises e tomando como referência o

exemplo acima, podemos concluir:

Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03

= MADURA!


0,7 0,7 0,8 0,5 0,5 0,3

0,7 0,8 0,5

MADURA MADURA INDEFINIDO

Como é possível notar pelo diagrama, essa etapa também determina se

existe a necessidade de um novo ciclo de coleta para determinar a maturação da

fruta. Como definido anteriormente, caso uma combinação de valores não seja

conclusiva (baseada nos critérios já descritos), a fruta deve ser retroalimentada no

fluxo e o processo reiniciado. Se ainda assim a maturação não puder ser

determinada, a fruta é enviada a uma caixa de expurgo para eventual seleção

manual.

Podemos tomar como exemplo:


Sensor 02: 0,5

Sensor 03: 0,5







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Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

0,5 0,5 0,5

Logo, podemos observar que nesse caso a fruta deve sofrer um novo ciclo de

coleta para certificar seu estado de maturação. Como descrito anteriormente, na

incidência de um resultado "indefinido" para os dois ciclos da mesma amostra, o

fruto deve ser encaminhado para posterior seleção manual:

Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

0,5 0,5 0,5

INDEFINIDO INDEFINIDO INDEFINIDO = INDEFINIDO!

Além das condições mostradas, o processo pode apontar a fruta verde.

Vejamos:


Sensor 02: 0,3

Sensor 03: 0,4







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Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,2 0,7 0,3 0,6 0,4 0,8

0,7 0,6 0,8

Aplicando o critério acima definido onde: A soma das análises determina

qual o estado de maturação conforme critério de sel eção" temos:

Análise 01

OR

Análise 02

OR

Análise 03


0,2 0,7 0,3 0,6 0,4 0,8

0,7 0,6 0,8

VERDE VERDE VERDE = VERDE!

Seleção da caixa destino:

A etapa de seleção é parte mensurável do fluxo de trabalho do Para-

Classificador, pois aplica a resultante da análise realizada. Conforme critério descrito

anteriormente, uma vez contabilizada a quantidade de estados para cada fruta, a

seleção deve obedecer a seguinte regra:

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Tabela 13 - Análise Combinatória para Seleção.

Análise 1 Análise 2 Análise 3 Estado Caixa/Ação

Maduro Maduro Maduro Maduro Maduro 1

Maduro Maduro Verde Maduro Maduro 2

Maduro Maduro Indefinido Maduro Maduro 2

Maduro Verde Verde Verde Verde 1

Maduro Indefinido Indefinido Indefinido Novo Ciclo de Coleta

Maduro Verde Indefinido Indefinido Novo Ciclo de Coleta Verde Verde Verde Verde Verde 1

Verde Verde Maduro Verde Verde 2

Verde Verde Indefinido Verde Verde 2

Verde Maduro Maduro Maduro Maduro 1

Verde Indefinido Indefinido Indefinido Novo Ciclo de Coleta Verde Maduro Indefinido Indefinido Novo Ciclo de Coleta

Indefinido Indefinido Indefinido Indefinido Novo Ciclo de Coleta

Fonte: Autor, 2013.

Conforme referencial teórico (CEAGESP,2000):

Maduro 1 - Estado de maturação "Molho"

Maduro 2 - Estado de maturação "Vermelho"

Verde 1 - Estado de maturação "Verde"

Verde 2 - Estado de maturação "Salada"

Tendo em vista que um dos objetivos deste estudo é permitir sua viabilidade

econômica para pequenos e médios produtores, é importante frisar a necessidade

de compatibilizar os custos dessa automação com a proposta inicial.

Fim do processo de classificação:

Esse item finaliza o ciclo de classificação e seleção e prepara o Para-

Classificador para um novo ciclo de decisão.

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4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Conforme pesquisa bibliográfica que compõe o Referencial Teórico deste

trabalho, ficou evidenciado que o processo de classificação é item fundamental na

ampliação da qualidade para frutos, em especial do tomate. A classificação de um

produto é importante na sua comercialização, pois, sem um sistema de classificação

eficiente, é impossível existir transparência de mercado, confiabilidade nas

transações comerciais e adoção de quaisquer formas mais modernas de

comercialização. A classificação é regulamentada pela Lei nº 9.972, de 25 de maio

de 2000, e é obrigatória em todo o território nacional (MAPA, 2000). A norma para a

classificação do tomate de mesa foi estabelecida pelo Programa Brasileiro para a

Modernização da Horticultura – PBMH (PBMH, 2003) –, operacionalizado pela

CEAGESP (Centro de Qualidade em Horticultura).

A aplicação de processos qualitativos na produção agrícola de pequeno e

médio porte permite ao produtor alcançar novos padrões de mercado e ampliar o

valor agregado de seu produto.

Foi possível comprovar que a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ

aplicada no algoritmo Para-Classificador é ferramenta de apoio à decisão no

tratamento de temas que demandam incerteza, como as múltiplas variações de cor

que podem existir em um fruto como o tomate.

Através de simulações executadas neste estudo, podemos observar que a

amplitude de decisão pode ser refinada e permitir múltiplos estados de maturação

para a fruta, possibilitando classificação em subgrupos e consequente fator

competitivo ao produtor como determinar o tempo de translado que a fruta pode

fazer. Conforme pesquisa, a ampliação da qualidade que o processo de

classificação insere permite que o produtor atinja mercados mais distantes e

exigentes, agregando valor a sua produção. Ainda nesse contexto, como citado no

Referencial Teórico, a logística da produção é fator determinante na qualidade do

fruto que chega ao mercado destino, sendo esse, mais um ponto a ser observado

pelo produtor.

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Apesar de não ser foco deste trabalho, a automatização do referido processo

(elaboração do protótipo) é fator relevante e deve ser alvo de estudos futuros,

sempre havendo a preocupação em manter a viabilidade econômica do classificador.

Por fim, abre outros trabalhos de continuidade. Entre os diversos caminhos

que podem ser traçados, segue uma lista de tópicos que merecem destaque:

• Ampliar a performance do processo paralelizando ou sequencializando

múltiplas baias de classificação;

• Aprimorar o processo de classificação de forma que o classificador possa

detectar defeitos no fruto, seja por manuseio, seja por problemas

congênitos;

• Avaliar a possibilidade tornar o processo aderente a outros tipos de

cultura, como a laranja por exemplo;

• Avaliar a possibilidade do uso de captura e análise de imagens para a

classificação, mantendo sempre a preocupação com a viabilidade

econômica do projeto;

• Evoluir para a construção de protótipo onde seja possível validar os

ganhos de performance e qualidade agregados ao processo produtivo.

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5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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